데이터 파이프라인 성능을 40% 개선하고, 자동 배포 환경을 구축해 협업 속도를 가속화한 경험이 있습니다.
Spark, AWS, GitHub Actions를 활용해 수집, 분석, 시각화까지 자동화된 파이프라인 설계 및 구현에 강점이 있습니다.
실제 사용자 문제를 해결하며 서비스 가치를 극대화하는 엔지니어링을 지향합니다.

Category	Skills
Language
Cloud
Database
Data
Framework
CI/CD

• 🔗 GitHub: DE-team2-vroomcast
• 📝 개요: Airflow, Spark, Redshift, SuperSet을 통한 E2E Data Pipeline 구축 (3인 팀 프로젝트)
• 🎯 주요 성과 및 역할:
  • Spark의 explode 연산 시 발생하는 데이터 쏠림 현상을 Window 함수 기반의 독자적인 파티셔닝 로직으로 해결, 처리 시간 40% 단축
  • Python UDF 대비 JVM 직렬화 오버헤드가 적은 Pandas UDF를 채택하여 NLP 처리 파이프라인 성능 최적화
  • GitHub Actions 기반 CI/CD 파이프라인을 구축하여 Docker 이미지 빌드부터 AWS Lambda 배포까지 자동화, 팀 개발 생산성 향상

• 🔗 GitHub: lv42-Backend
• 📝 개요: Node.js, Express, MongoDB 기반의 실시간 예약 시스템 (4인 팀 프로젝트)
• 🎯 주요 성과 및 역할:
  • Redis Sorted Set을 활용한 닉네임 자동완성 기능으로 DB 부하 감소 및 검색 응답 속도 개선
  • SSE(Server-Sent Events) 기술을 도입하여 다수 사용자의 동시 요청에 따른 데이터 불일치 문제 해결
  • 월평균 112명의 실사용자 확보 및 서비스 만족도를 기반으로 정보통신기획평가원장상 수상

• 🔗 GitHub: groomProject
• 📝 개요: PyTorch, Hugging Face 기반 악성 토큰 탐지 및 문장 재작성 모델 개발 (4인 팀 프로젝트)
• 🎯 주요 성과 및 역할:
  • W&B(Weights & Biases) 를 도입하여 실험 관리 시스템을 구축, 모델 튜닝 효율화 및 팀의 실험 재현성 확보
  • 분류 모델의 Score 변화를 통해 악성 토큰을 탐지하고, 이를 GPT-2 생성 모델과 결합하는 독자적인 재작성 파이프라인 설계

• Soongsil University (2018.03 - 2025.08)
• HMG SOFTEER BOOTCAMP 5기 (2025.01 - 2025.02)
• 42SEOUL (2023.10 - 2025.10)
• GROOM 자연어처리 전문가 양성 과정 5기 (2022.07 - 2022.11)

• 정보통신기획평가원장상 (42서울 내 교육생 구현 우수 서비스) (2024.12)
• Groom 자연어처리 전문가 양성 과정 5기 우수 수료자 (2022.11)
• PCCP Python Lv.4 (2024.10)
• PCCP C++ Lv.3 (2024.08)